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초록

영어

While analyzing traffic flow, speed, traffic volume, and density are important macroscopic indicators, and acceleration and spacing are the important microscopic indicators. The speed and traffic volume can be collected with the currently installed traffic information collection devices. However, acceleration and spacing data are necessary for safety and autonomous driving but cannot be collected using the current traffic information collection devices. ‘You Look Only Once’(YOLO), an object recognition technique, has excellent accuracy and real-time performance and is used in various fields, including the transportation field. In this study, to measure acceleration and spacing using YOLO, we developed a model that measures acceleration and spacing through changes in vehicle speed at each interval and the differences in the travel time between vehicles by setting the measurement intervals closely. It was confirmed that the range of acceleration and spacing is different depending on the traffic characteristics of each point, and a comparative analysis was performed according to the reference distance and screen angle to secure the measurement rate. The measurement interval was 20m, and the closer the angle was to a right angle, the higher the measurement rate. These results will contribute to the analysis of safety by intersection and the domestic vehicle behavior model.

한국어

교통류에서는 거시적인 지표로 속도, 교통량, 밀도가 중요한 파라미터로 활용되고 있으며, 미시적인 지표로는 가속도와 차두거리가 중요한 파라미터로 활용되고 있다. 속도와 교통량은 현재 설치된 교통정보 수집장치로 수집이 가능하지만 가속도와 차두거리는 안전과 자율주행 분야 등에 필요성이 있지만 현재 교통정보 수집장치로는 수집이 불가능한 실정이다. 객체인식 기법인 YOLO는 정확도와 실시간성이 우수하여 교통분야를 포함하여 다양한 분 야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 YOLO를 활용하여 가속도와 차두거리를 측정하기 위해 측정 간격을 조밀하게 설정하여 간격별 차량의 속도 변화와 차량 간 통행시간 차이를 통해 가 속도와 차두거리를 측정하는 모델을 개발하였다. 지점별 교통특성에 따라 가속도와 차두거리 의 범위가 다름을 확인하였고, 측정률 확보를 위한 기준거리와 화면각도에 따른 비교분석을 수행하다. 측정간격은 20m, 각도는 직각에 가까울수록 측정률이 높아짐을 분석하였다. 이를 통 해 교차로별 안전도 분석과 국내 차량행태모델 분석에 기여할 수 있을 것이다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구 배경 및 목적
2. 연구수행 절차
Ⅱ. 이론적 검토
1. 가속도와 차두거리의 정의 및 측정 방법
2. 가속도와 차두거리 활용 분야
3. 객체인식 기술
Ⅲ. 연구 방법론
1. 가속도 측정 방법
2. 차두거리 측정 방법
3. YOLO 적용
4. 평가방법
Ⅳ. 분석대상지 및 분석 결과
1. 분석대상지 선정 및 CCTV 화면
2. 분석결과
3. 측정률 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 길정원 [ Jeong-won Gil | 아주대학교 D.N.A.플러스융합학과 교통전공 석사과정 ] 주저자
• 황재성 [ Jae-seong Hwang | 아주대학교 교통연구센터 수석연구원 ] 공저자
• 권재경 [ Jae-Kyung Kwon | 아주대학교 교통공학과 박사과정 ] 공저자
• 이철기 [ Choul-ki Lee | 아주대학교 교통시스템공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338